检索算法英文解释翻译、检索算法的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 search algorithm

分词翻译：

检索的英语翻译：

【计】 recall; retrieval; retrieve
【经】 search

算法的英语翻译：

algorithm; arithmetic
【计】 ALG; algorithm; D-algorithm; Roth's D-algorithm
【化】 algorithm
【经】 algorithm

专业解析

检索算法（Retrieval Algorithm）是计算机科学中用于从数据结构或数据库系统中高效获取目标信息的一组规则与计算步骤。其核心目标是在海量数据中实现快速定位与精确匹配，通常涉及时间复杂度优化和空间资源分配策略。

从汉英词典角度分析，"检索"对应英文"retrieval"，特指信息的获取过程；"算法"对应"algorithm"，指解决问题的系统化流程。在信息检索领域，典型算法包括：

倒排索引算法（Inverted Index）：通过构建关键词到文档的映射关系提升搜索效率，应用于搜索引擎核心架构
向量空间模型（Vector Space Model）：将文档和查询表示为高维向量，通过余弦相似度计算相关性
BM25概率模型：基于概率论的改进型排序函数，公式表示为： $$ score(D,Q) = sum_{i=1}^{n} IDF(q_i) cdot frac{f(q_i,D) cdot (k_1+1)}{f(q_i,D) + k_1 cdot (1-b+b cdot frac{|D|}{avgdl})} $$

在技术实现层面，现代检索算法需平衡召回率（Recall）与准确率（Precision）。参考《信息检索导论》（Manning, C.D.等著）指出，混合算法如Elasticsearch采用的Okapi BM25与神经搜索结合方案，能同时处理结构化与非结构化数据。

数学层面，检索过程可抽象为最优化问题。设文档集$D={d_1,d_2,...,dn}$，查询$q$，其目标函数可表述为： $$ argmax{d in D}P(d|q) = frac{P(q|d)P(d)}{P(q)} $$ 该贝叶斯公式构成了概率检索模型的理论基础，相关推导可见ACM Transactions on Information Systems期刊论文。

网络扩展解释

我将基于通用知识详细解释“检索算法”的概念：

检索算法是用于从数据集合中快速定位目标信息的一类算法，核心目标是在时间效率与准确性之间取得平衡。以下是关键要点解析：

一、常见类型

基础检索
- 顺序检索：逐个比对数据，时间复杂度O(n)
- 二分查找：要求数据有序，时间复杂度O(log n)
结构化检索
- 哈希表：通过哈希函数直接定位，平均O(1)复杂度
- 树结构：B树、B+树、红黑树等，适合数据库索引
高维检索
- 近似最近邻(ANN)：如LSH（局部敏感哈希）、KD-Tree
- 图索引：HNSW（分层可导航小世界图）

二、典型应用场景

数据库系统：通过B+树索引加速SQL查询
搜索引擎：倒排索引实现关键词文档匹配
推荐系统：ANN算法快速查找相似用户/商品
生物信息学：基因序列快速比对

三、技术特点

效率优先：多数算法通过预处理建立索引结构（如倒排索引）
精度权衡：近似算法牺牲部分精度换取速度（如ANN）
扩展性：分布式检索算法（Elasticsearch使用的分片机制）

四、数学表达示例

对于有序数组的二分查找，其迭代过程可表示为： $$ begin{aligned} &text{while } left leq right: &quad mid = leftlfloor frac{left + right}{2} rightrfloor &quad text{if } target == data[mid]: text{返回} mid &quad text{elif } target < data[mid]: right = mid - 1 &quad text{else}: left = mid + 1 end{aligned} $$

如果需要了解具体算法的实现细节或行业应用案例，建议通过学术论文库（如IEEE Xplore）或技术文档进一步研究。检索算法的选择需综合考虑数据规模、维度、更新频率等实际因素。